Chương 1 Thuật toán và độ phức tạp

Cho A={a1, a2, ,an| aiZvới iN} Hãy mô tả các bước để tìm được phần tử lớn nhất trong dãy?

pdf77 trang | Chia sẻ: lylyngoc | Lượt xem: 1688 | Lượt tải: 5download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Chương 1 Thuật toán và độ phức tạp, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
TRƯỜNG CAO ĐẲNG CNTT HỮU NGHỊ ViỆT - HÀN KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH -----------***----------- THUẬT TOÁN (Algorithms) Nguyễn Thanh Cẩm Nguyễn Thanh Cẩm Mục đích Cài đặt một số thuật toán Các khái niệm liên quan đến bài toán và giải quyết bài toán Phân tích và Đánh giá thuật toán Các kỹ thuật Thiết kế thuật toán Vận dụng giải các bài toán cụ thể Nghiên cứu Thuật Toán Nguyễn Thanh Cẩm Nội Dung THUẬT TOÁN VÀ ĐỘ PHỨC TẠPC1 CHIA ĐỂ TRỊC2 QUY HOẠCH ĐỘNGC3 THUẬT TOÁN THAM LAMC4 THUẬT TOÁN QUAY LUIC5 Nguyễn Thanh Cẩm Học liệu Giáo trình Thuật toán Tài liệu trong nước •Vũ Đình Hòa, Đỗ Trung Kiên, Thuật toán và độ phức tạp thuật toán, nhà xuất bản đại học sư phạm 2007 •Đỗ Xuân Lôi, Cấu trúc dữ liệu và giải thuật, NXB Đại học Quốc Gia Hà Nội 2007 Tài liệu nước ngoài •Richard Neapolitan, Kumarss Naimipour, Foundations of Algorithms Using C++ Pseudocode, Jones and Bartlett Publishers •Introduction to Algorithms, Second Edition, Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein the MIT press Slide bài giảng Tài liệu khác Nguyễn Thanh Cẩm Đánh giá Kiểm tra 1 Kiểm tra 2 Kiểm tra 3 Kiểm tra giữa kỳ Kiểm tra cuối kỳ Nguyễn Thanh Cẩm 1.1 1.2 1.3 1.4 Khái niệm thuật toán Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán Biểu diễn thuật toán Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c) THUẬT TOÁN VÀ ĐỘ PHỨC TẠP Đánh giá độ phức tạp thuật toán1.5 Nguyễn Thanh Cẩm 1.1 Khái niệm thuật toán Cho A={a1, a2,…,an| aiZ với iN} Hãy mô tả các bước để tìm được phần tử lớn nhất trong dãy? Một ví dụ về thuật toán (1) Nguyễn Thanh Cẩm 1.1 Khái niệm thuật toán b1 Max = A[1] b2 if(A[i]>Max) Max = A[i] (i=2) b3 Lặp lại bước 2 với i=3..n Ý tưởng: b4 Dừng khi i>n Một ví dụ về thuật toán (2) Nguyễn Thanh Cẩm 1.1 Khái niệm thuật toán  Nhận xét:  Sau khi thực hiện trình tự các bước trên, ta sẽ nhận được đáp số của bài toán (đó là phần tử Max của dãy).  dãy hữu hạn các bước dẫn tới đáp số mong muốn của bài toán được gọi là một thuật toán. Một ví dụ về thuật toán (3) Nguyễn Thanh Cẩm 1.1 Khái niệm thuật toán  Thuật toán (Algorithm) là một dãy hữu hạn các bước, mỗi bước mô tả chính xác các phép toán, hoặc hành động cần thực hiện; sau khi thực hiện các bước theo một trình tự xác định, ta được lời giải của bài toán. Khái niệm thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.1 Khái niệm thuật toán Tính có đầu raTính có đầu vào Tính chính xác Tính khả thi Tính tổng quát Tính dừng 6 đặc trưng của thuật toán Các đặc trưng của thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.1 1.2 1.3 1.4 Khái niệm thuật toán Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán Biểu diễn thuật toán Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c) THUẬT TOÁN VÀ ĐỘ PHỨC TẠP Đánh giá độ phức tạp thuật toán1.5 Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán Mô đun hóa bài toán: Thiết kế thuật toán (1) Bài toán Bài toán 1 Bài toán 3 Bài toán 1.1 Bài toán 1.2 Bài toán 3.1 Bài toán 3.2 Bài toán 3.3 Bài toán 2 Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán Mô đun hóa bài toán:  Thí dụ: Viết chương trình thực hiện các phép toán trên hai phân số. Thiết kế thuật toán (2) Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán Mô đun hóa bài toán:  Thí dụ: Thiết kế thuật toán (3) Hai phân số Nhập Tính toán Xuất Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán Mô đun hóa bài toán:  Thí dụ: Thiết kế thuật toán (4) Tính toán Cộng 2PS Trừ 2PS Nhân 2PS Chia 2PS Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán Mô đun hóa bài toán:  Thí dụ: Thiết kế thuật toán (5) Cộng 2 PSố Quy đồng Giản ước BCNN UCLN Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán Ưu điểm cho phép tách bài toán ra thành các phần độc lập. Việc tìm hiểu cũng như sửa chữa chỉnh lý sẽ dễ dàng hơn. Mô đun hóa Hạn chế Việc phân bài toán thành các bài toán con, là một việc làm không dễ dàng. Thiết kế thuật toán mất nhiều thời gian và công sức. Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán  Tinh chỉnh từng bước (Stepwise refinement):  Tinh chỉnh từng bước là phương pháp thiết kế thuật toán gắn liền với lập trình.  Nó phản ánh tinh thần của quá trình mô-đun hóa bài toán và thiết kế kiểu top-down. Thiết kế thuật toán (6) Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán  Tinh chỉnh từng bước (Stepwise refinement):  Thí dụ: Viết chương trình sắp xếp một dãy n số nguyên khác nhau theo thứ tự tăng dần. Thiết kế thuật toán (7) Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán  Tinh chỉnh từng bước (Stepwise refinement):  Ta có thể phát thảo thuật toán như sau:  Chọn số nhỏ nhất, đặt nó vào đầu dãy.  phần tử đầu tiên đã cố định vị trí,  dãy còn lại (n-1 phần tử) chưa có thứ tự. Ta gọi dãy chưa có thứ tự là dãy nguồn, dãy đã có thứ tự là dãy đích.  Tiếp tục tìm phần tử nhỏ nhất trong dãy nguồn và đặt nó vào cuối của dãy đích. Lặp lại quá trình đó cho đến khi dãy nguồn cạn. Ta được dãy có thứ tự. Thiết kế thuật toán (8) Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán  Tinh chỉnh từng bước (Stepwise refinement):  Đến đây ta có phát họa thuật toán như sau: { Duyệt i từ 1 đến n { Xét từ ai tới an để tìm số nhỏ nhất aj Đổi chỗ giữa ai và aj } } Thiết kế thuật toán (9) Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán  Tinh chỉnh từng bước (Stepwise refinement):  Phát họa trên chỉ thể hiện những ý cơ bản.  Ta thấy có hai nhiệm vụ con cần làm rõ thêm:  Tìm số nguyên nhỏ nhất aj trong các số từ ai đến an  Đổi chỗ ai với aj Thiết kế thuật toán (10) Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán  Tinh chỉnh từng bước (Stepwise refinement):  Tinh chỉnh thứ hai của ý 1 như sau: j = i ; for k = j +1 to n do If ak < aj then j = k; Thiết kế thuật toán (11) Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán  Tinh chỉnh từng bước (Stepwise refinement):  Tinh chỉnh thứ hai của ý 2 như sau: tg = ai; ai = aj ; aj = tg; Thiết kế thuật toán (12) Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán  Tinh chỉnh từng bước (Stepwise refinement):  Đến đây ta có hàm sắp xếp của bài toán trên như sau: void sort(int a[]; int n) //a: là dãy số nguyên, n: là số phần tử của dãy { int i, j, k, tg; for (i = 0; i< n; i++) { j = i; // chọn số nhỏ nhất for (k = j+1; k< n; k++) if (a[k] <a[j]) j = k; { tg = a[i]; //đổi chỗ a[i] = a[j]; a[j] = tg; } } } Thiết kế thuật toán (13) Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán  Tại sao cần phải phân tích thuật toán ?  Việc lựa chọn một thuật toán đưa tới kết quả nhanh là một đòi hỏi thực tế  Thời gian để thực hiện một thuật toán phụ thuộc:  tốc độ xử lý của máy tính,  ngôn ngữ lập trình,  chương trình dịch,  kích thước dữ liệu đầu vào của bài toán,… Phân tích thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán  Tại sao cần phải phân tích thuật toán ?  Gọi n là kích thước dữ liệu đầu vào của bài toán,  T(n) là hàm xác định thời gian thực hiện thuật toán.  Giả sử ta có:  T1(n) = c.n 2 là hàm chỉ thời gian để thực hiện thuật toán 1,  T2(n) = k.n là hàm chỉ thời gian để thực hiện thuật toán 2 (với c và k là các hằng số tùy ý).  Khi đó ta thấy với n đủ lớn thì thuật toán 2 là tốt hơn so với thuật toán 1. Phân tích thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.2 Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán  Vì sao phải đánh giá thuật toán? để đánh giá một thuật toán chúng ta dựa vào những tiêu chí nào?  Khi giải một bài toán, cần chọn một thuật toán “tốt” nhất .  Lựa chọn thuật toán dựa trên cơ sở nào?  Thông thường ta dựa trên hai tiêu chuẩn sau đây:  1.Thuật toán đơn giản, dễ hiểu, dễ cài đặt (dễ viết chương trình)  2.Thuật toán sử dụng tiết kiệm nhất các nguồn tài nguyên của máy tính, và đặc biệt chạy nhanh nhất có thể được. Một thuật toán được xem là hiệu quả nếu thuật toán đó có thời gian chạy ít hơn so với các thuật toán khác. Đánh giá thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.1 1.2 1.3 1.4 Khái niệm thuật toán Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán Biểu diễn thuật toán Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c) THUẬT TOÁN VÀ ĐỘ PHỨC TẠP Đánh giá độ phức tạp thuật toán1.5 Nguyễn Thanh Cẩm 1.3 Biểu diễn thuật toán  Ngôn ngữ liệt kê từng bước có nội dung như sau:  Thuật toán: Tên thuật toán và chức năng.  Vào (Input): Dữ liệu vào với tên kiểu.  Ra (Output): Các dữ liệu ra với tên kiểu.  Biến phụ (nếu có) với tên kiểu.  Hành động: là các thao tác với các lệnh. Phương pháp liệt kê từng bước (1) Nguyễn Thanh Cẩm 1.3 Biểu diễn thuật toán  Thí dụ: Giải phương trình bậc hai ax2 + bx +c = 0:  Bước 1: Xác định các hệ số a, b, c;  Bước 2 :Nếu a = 0 quay lại thực hiện bước 1, ngược lại đến bước 3;  Bước 3: Tính biểu thức  = b2 – 4ac;  Bước 4: Nếu  < 0 thông báo phương trình vô nghiệm và chuyển sang bước 8;  Bước 5: Nếu  = 0, tính và chuyển sang bước 7;  Bước 6: Tính ; và chuyển sang bước 7;  Bước 7: Thông báo các nghiệm x1, x2, đến bước 8;  Bước 8: Kết thúc thuật toán. Phương pháp liệt kê từng bước (2) a b x 2 1   a b x 2 2   a b xx 2 21   Nguyễn Thanh Cẩm 1.3 Biểu diễn thuật toán  Để mô tả thuật toán bằng sơ đồ khối ta cần dựa vào các nút sau đây:  Nút thao tác  Nút rẽ nhánh  Nút khởi đầu, kết thúc  Cung Phương pháp sơ đồ khối (1) Nguyễn Thanh Cẩm 1.3 Biểu diễn thuật toán  Thí dụ: Giải phương trình bậc hai ax2 + bx + c = 0. Phương pháp sơ đồ khối (2) Begin End. Nhập a, b, c a = 0 ∆ = b2 – 4ac ∆ = 0 ∆ < 0 x1 = x2 = -b/2a Vô nghiệm Thông báo nghiệm x1 = x2 = a b 2  a b 2  ĐS Đ S Đ S Nguyễn Thanh Cẩm 1.1 1.2 1.3 1.4 Khái niệm thuật toán Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán Biểu diễn thuật toán Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c) THUẬT TOÁN VÀ ĐỘ PHỨC TẠP Đánh giá độ phức tạp thuật toán1.5 Nguyễn Thanh Cẩm 1.4 Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c)  Giống như trong các ngôn ngữ chuẩn, gồm:  26 chữ cái la tinh in hoa và in thường  10 chữ số thập phân  Các phép toán số học +,-,*,/  Các phép toán quan hệ , >=  Các giá trị lôgic True, False  Các phép toán lôgic: And, Or, Not  Tên biến: dãy chữ cái và chữ số, bắt đầu bằng chữ cái.  Biến chỉ số có dạng: A[i], B[i][j], …  Biểu thức là sự kết hợp giữa hằng, biến và các phép toán. Ký tự và biểu thức Nguyễn Thanh Cẩm 1.4 Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c)  Câu lệnh gán  Có dạng V = E  Với V chỉ tên biến, tên hàm  E chỉ biểu thức  Ví dụ: Variable = exp; A = B = 0.1; Max = a;  x = số lớn nhất trong các số a,b,c… Một số câu lệnh chính (1) Nguyễn Thanh Cẩm 1.4 Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c)  Câu lệnh ghép  Có dạng { S1; S2;…; Sn; }  Với Si (i = 1, 2,…,n) là các lệnh.  Nó cho phép ghép nhiều câu lệnh để được một câu lệnh.  Ví dụ. { Câu lệnh 1; Câu lệnh 2; ................ Câu lệnh n; } Một số câu lệnh chính (2) Nguyễn Thanh Cẩm 1.4 Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c)  Câu lệnh rẽ nhánh  Dạng 1: If (B) S;  Với B là biểu thức lôgic, S là các lệnh (lệnh đơn, lệnh ghép hay lệnh rỗng).  Ý nghĩa: nếu điều kiện B đúng thì lệnh S được thực hiện.  Có thể biểu diễn bởi sơ đồ: Một số câu lệnh chính (3) B S Đ s Nguyễn Thanh Cẩm 1.4 Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c)  Câu lệnh rẽ nhánh  Dạng 2: If (B) S1;  else S2;  B: là biểu thức lôgic, S1, S2: là các lệnh  Ý nghĩa: nếu điều kiện B đúng thì lệnh S1 được thực hiện, ngược lại thì lệnh S2 được thực hiện.  Sơ đồ: Một số câu lệnh chính (4) Đ s B S1 S2 Nguyễn Thanh Cẩm 1.4 Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c)  Câu lệnh tuyển switch (B) { case B1: S1 ; case B2 : S2 ; …. case Bn : Sn ; [default: Sn+1 ;] }  Với Bi (i = 1, 2, …, n) là các hằng  Si (i = 1, 2, …, n) là các lệnh.  B là biểu thức lôgic. Một số câu lệnh chính (5) Nguyễn Thanh Cẩm 1.4 Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c)  Câu lệnh tuyển  Có thể diễn tả bởi sơ đồ: Một số câu lệnh chính (6) B1 B2 Bn S1 S2 Sn Sn+1 Đ s Đ Đ s s Nguyễn Thanh Cẩm 1.4 Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c)  Câu lệnh lặp  Lặp với số lần lặp biết trước: for (i = m ; i<= n; i++) S; Khi thực hiện lệnh S, i lấy giá trị từ m đến n (m <= n), với bước nhảy tăng 1; Một số câu lệnh chính (7) Nguyễn Thanh Cẩm 1.4 Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c)  Câu lệnh lặp  Lặp với số lần lặp không biết trước:  Vòng while: While (B) S; Một số câu lệnh chính (8) B S Ý nghĩa: Trong khi điều kiện B còn đúng thì lệnh S thực hiện. Đ s Nguyễn Thanh Cẩm 1.4 Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c)  Câu lệnh lặp  Lặp với số lần lặp không biết trước:  Vòng do while: do (S) while B; Một số câu lệnh chính (9) S B Đ s Ý nghĩa: Lặp lại lệnh S cho đến khi điều kiện B đúng Nguyễn Thanh Cẩm 1.4 Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c)  Câu lệnh vào ra  Có dạng:  cin>>danh sách biến>>…;  cout<<danh sách biến hoặc dòng ký tự<<…; Một số câu lệnh chính (10) Nguyễn Thanh Cẩm 1.4 Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c)  Hàm: Kiểu () { S1; S2;….Sn; Return; }  Hàm không kiểu: void () { S1; S2, …Sn ; } Chương trình con (thủ tục và hàm) Sự khác nhau cơ bản giữa chúng là hàm không kiểu không trả lại kết quả, hàm trả lại kết quả thông qua tên hàm. Nguyễn Thanh Cẩm 1.1 1.2 1.3 1.4 Khái niệm thuật toán Thiết kế - Phân tích – Đánh giá thuật toán Biểu diễn thuật toán Ngôn ngữ diễn đạt thuật toán (tựa c) THUẬT TOÁN VÀ ĐỘ PHỨC TẠP Đánh giá độ phức tạp thuật toán1.5 Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Đánh giá độ phức tạp thuật toán  Ví dụ: Bài toán tháp Hà Nội (1)  Có 3 cọc A, B, C. Lúc đầu, ở cọc A có n đĩa được lồng theo thứ tự nhỏ trên lớn dưới. Yêu cầu chuyển n đĩa từ cọc A sang cọc B với điều kiện:  Mỗi lần chỉ được chuyển một đĩa  Không có tình huống đĩa to ở trên đĩa nhỏ (dù là tạm thời)  Được phép sử dụng cọc C làm trung gian. Tại sao lại cần thuật toán có hiệu quả? A B C Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Đánh giá độ phức tạp thuật toán  Ví dụ: Bài toán tháp Hà Nội (2)  Trường hợp một đĩa:  Chuyển đĩa từ cọc A sang cọc B.  Trường hợp 2 đĩa:  Chuyển đĩa thứ nhất từ cọc A sang cọc C;  Chuyển đĩa thứ hai từ cọc A sang cọc B;  Chuyển đĩa thứ nhất từ cọc C sang cọc B. Tại sao lại cần thuật toán có hiệu quả? A B C A B C Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Đánh giá độ phức tạp thuật toán  Ví dụ: Bài toán tháp Hà Nội (3)  Ta thấy với trường hợp n đĩa (n>2) nếu ta xem (n-1) đĩa ở trên đóng vai trò như đĩa thứ nhất thì có thể xử lý như trường hợp hai đĩa, nghĩa là:  Chuyển (n-1) đĩa trên từ A sang C  Chuyển đĩa thứ n từ A sang B  Chuyển (n-1) đĩa từ C sang A. Tại sao lại cần thuật toán có hiệu quả? A B C Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Đánh giá độ phức tạp thuật toán  Ví dụ: Bài toán tháp Hà Nội (4)  Nếu gọi F(n) là số lần chuyển đĩa.  Người ta chứng minh được F(n) = 2n – 1  Với n = 64, ta có F(64) = 264 –1 lần chuyển. Giả sử mỗi lần chuyển 1 đĩa từ cọc này sang cọc kia, cần 1 giây. Khi đó để thực hiện 264 –1 lần chuyển cần 5.1011 năm. Nếu tuổi của vũ trụ là 10 tỉ năm , ta cần 50 lần tuổi của vũ trụ để chuyển 64 đĩa!  Qua thí dụ trên ta thấy, tuy bài toán tháp Hà Nội tồn tại thuật toán giải nhưng với n đủ lớn thì thuật toán không khả thi Tại sao lại cần thuật toán có hiệu quả? Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Đánh giá độ phức tạp thuật toán  Có hai cách tiếp cận để đánh giá thời gian thực hiện của một thuật toán:  phương pháp thử nghiệm  phương pháp lý thuyết Thời gian chạy chương trình phụ thuộc vào các nhân tố sau đây: 1. Các dữ liệu vào 2. Chương trình dịch để chuyển chương trình thành mã máy. 3. Tốc độ thực hiện các phép toán của máy tính được sử dụng để chạy chương trình . Đánh giá thời gian thực hiện thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Độ phức tạp thuật toán  Giả sử n là số nguyên không âm. T(n) và f(n) là các hàm thực không âm. Ta viết T(n) = O(f(n)) (đọc T(n) là ô lớn của f(n)), nếu và chỉ nếu tồn tại các hằng số dương c và n0 sao cho T(n) = n0 .  Ví dụ. Giả sử T(n) = 3n2 + 4n +5. Ta có : 3n2 + 4n + 5 <= 3n2 + 4n2 + 5n2 = 12n2 , với mọi n >= 1.  Vậy T(n) = O(n2). thuật toán có thời gian thực hiện cấp n2, hoặc thuật toán có thời gian thực hiện bình phương. O(f(x)) và đánh giá thời gian thực hiện thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Độ phức tạp thuật toán O(f(x)) và đánh giá thời gian thực hiện thuật toán ~~1.3x1097~1.8x1027262144409638464664 ~1.5x1056~26.10612.147.483.64832768102416032532 ~18.1018~21.10126553640962566416416 134217728403202565126424838 256241664168424 424842212 112110101 nnn!2nn3n2nlog2nNlog2nf(n) n n mũ nGiai thừamũLập phương Bình phương n log nTuyến tính LogaritTên gọi Bảng phân cấp thời gian thực hiện thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Độ phức tạp thuật toán O(f(x)) và đánh giá thời gian thực hiện thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Độ phức tạp thuật toán  Xét ví dụ: Giả sử một bài toán nào đó, có hai thuật toán giải là A và B.  Thuật toán A có thời gian thực hiện là TA(n) = O(n 2)  Thuật toán B có thời gian thực hiện là TB = O(n.logn).  Với n = 1024 thuật toán A cần 1048576 phép toán sơ cấp,  thuật toán B đòi hỏi 10240 phép toán sơ cấp.  Nếu cần một micro-giây cho một phép toán sơ cấp thì thuật toán A cần khoảng 1,05 giây trong khi đó thuật toán B cần khoảng 0,01 giây.  Nếu n = 2048 , thì thuật toán A đòi hỏi khoảng 4,2 giây, trong khi thuật toán B chỉ đòi hỏi khoảng 0,02 giây.  Vì vậy nếu một thuật toán có thời gian thực hiện O(n2) mà ta tìm ra được một thuật toán khác cho bài toán đó với thời gian O(n.logn) thì đó là một kết quả đáng kể, rất có ý nghĩa. O(f(x)) và đánh giá thời gian thực hiện thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Độ phức tạp thuật toán Qui tắc tổng : Giả sử T1(n) và T2(n) là thời gian thực hiện của hai đoạn chương trình P1 và P2 mà T1(n) = O(f1(n)) và T2(n) = O(f2(n)) thì thời gian thực hiện P1 và P2 kế tiếp nhau sẽ là: T1(n) + T2(n) = O(max (f1(n), f2(n))). Các quy tắc đánh giá độ phức tạp về thời gian thực hiện thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Độ phức tạp thuật toán Quy tắc nhân : Nếu tương ứng với P1 và P2 là T1(n) = O(f1(n)), T2(n) = O(f2(n)) thì thời gian thực hiện P1 và P2 lồng nhau sẽ là : T1(n).T2(n) = O(f1(n).f2(n)). Các quy tắc đánh giá độ phức tạp về thời gian thực hiện thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Độ phức tạp thuật toán  Thí dụ: Câu lệnh gán : x = x +1 có thời gian thực hiện bằng c (hằng số) nên được đánh giá là O(1).  Câu lệnh for (i = 1;i<= n; i++) x = x +1 có thời gian thực hiện O(n.1) = O(n). Các quy tắc đánh giá độ phức tạp về thời gian thực hiện thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Độ phức tạp thuật toán  Câu lệnh for (i = 1; i<=n; i ++) for (j = 1;j<=n; j++) x = x +1 có thời gian được đánh giá là O(n.n) = O(n2)  Cũng có thể thấy O(c.f(n)) = O(f(n)) chẳng hạn O(n2/2) = O(n2). Các quy tắc đánh giá độ phức tạp về thời gian thực hiện thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Độ phức tạp thuật toán  1.Thời gian thực hiện các câu lệnh đơn  2. Thời gian thực hiện câu lệnh điều kiện  3. Thời gian thực hiện lệnh Case  4. Thời gian thực hiện câu lệnh for  5. Thời gian thực hiện câu lệnh While  6. Thời gian thực hiện câu lệnh do while  7. Đánh giá độ phức tạp chương trình có chứa lời gọi hàm Các quy tắc đánh giá độ phức tạp về thời gian thực hiện thuật toán Nguyễn Thanh Cẩm 1.5 Độ phức tạp thuật toán (1)Thời gian thực hiện các câu lệnh đơn Lệnh đơn gồm: Phép gán, các câu lệnh đọc, viết, câu lệnh goto. Thời gian thực hiện lệnh đơn: O(1) tức là thời gian thực hiện không đổi. Thí dụ: xét đoạn chương trình sau: (1) for (i = 1; i<= n-1; i++) { (2) small = i; (3) for (j = i +1; j<=n; j++) (4) if (A[j] < A[small]) (5) small = j; { (6) tg = A[small]; (7) A[small] = A[i]; (8) A[i] := tg; }} Các phép gán ở dòng (